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王佐才: 貝葉斯推理與深度機器學習在結構安全監測中的工程實踐與應用

時間:2022-04-13來源:科研院

報告時間:2022年4月15日(星期五)9:00-11:30

報告地點:學術會議中心第一會議室

:王佐才 教授

工作單位:合肥工業大學

舉辦單位:科研院、安全關鍵工業測控技術教育部工程研究中心、土木與水利工程學院

報告簡介

近二十年來,我國一直持續地進行世界上最大規模的工程結構建設,超大、超高或者超長、超規范、超重要的結構越來越多,為了應對重大工程結構的安全運營和狀態評估的工程需求,結構健康監測系統在我國得到了迅速發展。可以說結構健康監測系統建設也是我國重大工程高質量發展的重要舉措,是新型基礎設施建設的重要組成,是保障重大工程結構安全耐久的重要手段,是提升工程結構科學營養水平的重要途徑。這些重大工程結構的健康監測系統的建設,成為結構健康監測理論創新與技術發展的重大需求。

為構建結構健康監測數據與結構安全狀態的關聯,結合重大工程結構服役特點,緊密圍繞結構健康監測模型修正領域普遍存在的非線性和復雜不確定性兩個難點問題,開展結構非線性模型修正及動力可靠性評估研究。針對確定性結構,提出基于改進深度卷積生成對抗網絡的結構非線性模型修正新方法,實現對結構非線性模型的修正。考慮模型參數誤差、測試誤差等復雜不確定性因素影響,提出基于高斯過程模型和貝葉斯推理的隨機結構非線性模型修正及參數不確定性量化新方法。最后,提出基于首超破壞準則和廣義概率密度演化的隨機結構動力可靠度計算方法,從而實現工程結構的動力可靠性評估。

報告人簡介

王佐才,合肥工業大學“斛兵學者”教授,博士生導師,國家優青,安徽省杰青,從事橋梁結構健康監測、非線性結構模型修正、車橋耦合振動等方向的研究工作。主持科研項目40余項,包括主持國家自然科學基金3項和國家重點研發計劃子課題任務1項,主持蕪湖長江公路二橋、馬鞍山公鐵長江大橋、池州長江大橋及安徽省重點研發計劃項目等10余項重大科研項目。發表期刊論文100余篇,其中國際知名期刊論文50余篇;授權國家發明專利10余項,軟件著作權4項;出版教材3部,主編和參編國家團體、地方標準6部。提出的解析模式分解定理被國際著名學者評價為“簡單的、新的和非常具有原創性”的理論。獲安徽省自然科學二等獎,第十六屆霍英東青年教師獎等。擔任中國振動工程學會結構抗振控制與健康監測專業委員會委員、中國工程建設標準化協會建筑振動專業委員會委員等。

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